振动数据集子集的快速傅里叶变换

Question

我是信号处理的新手。我正在尝试计算和绘制给定数据集的 FFT。该数据集对应于使用加速度计捕获的振动信号。数据集包含 x、y 和 z 方向的幅度以及时间。

我面临的问题是，当我尝试获取数据的子集时，FFT 给出了一条直线，我看不到其中的频率和幅度。以下是我正在使用的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft
from scipy import signal
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import time

#Prompt user for file
root = tk.Tk()
root.withdraw()
file_path = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("Two Column CSV","*.csv")])
print(file_path)
title = input("Enter Experiment Name: ")

#Load Data (assumes two column array
tic = time.process_time()
x, y, z, t = np.genfromtxt(file_path,delimiter=',', unpack=True)
print(t)
toc = time.process_time()
print("Load Time:",toc-tic)

#Determine variables
N = np.int(np.prod(t.shape))#length of the array
Fs = 1/((t[1]-t[0])/10**9)  #sample rate (Hz)
total_duration = (t[-1] - t[0])/10**9
T = 1/Fs
t_sec = [(t[i+1] - t[0])/10**9 for i in range(0,len(t)-1)]
print('Total Duration: ', total_duration)
print("# Samples:",N)
print('Sampling rate: ',Fs)

tic = time.process_time()
fig_fft, host_fft = plt.subplots()
fig_fft.set_size_inches(16,9)
plt.figure(3)  
xf = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N//2)
yf = fft(x)
plt.plot(xf, 2.0/N * np.abs(yf[0:np.int(N/2)]))
plt.grid()
plt.xlabel('Frequency (Hz)', fontsize=14)
plt.ylabel('Acc (m/$sec^2$)', fontsize=14)
plt.title('FFT (X)- ' + title, fontsize=18)
plt.savefig('FFT (X) {}'.format(title), dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

here is the link to main dataset

here is the link to 10sec data extracted from above dataset

请告诉我如何解决这个问题。 谢谢

Answer 1

我经常遇到这个问题。傅里叶变换的第零项包含信号的积分（或总和）。如果您的信号不是以零为中心，则此条目将始终非常大。

有两种简单的方法可以解决这个问题：将测量数据集中在零附近（但也许您希望将中心信息保留用于其他目的）

x = x - np.mean(x)

或者，只需将第零分量设置为零：

yf[0] = 0

第三种方法是不绘制数组的第零项。

Answer 2

没有问题。图表是正确的。它们都不是一条直线，但事实是您的完整数据几乎是 DC，而您的子集数据更是如此，因此几乎所有的能量都在第一个 bin 中。如果您放大图表的其余部分，您会发现它不是直的。

跟进

根据@terri 的建议，这里是您的“x”数据图，其中移除了直流分量（通过x -= x.mean()）。请注意，与原始直流分量相比，此处的幅度很小。这就是为什么你在情节中看不到它们的原因。他们都在那里，只是非常小的价值。您的数据实际上是白噪声。只是没有任何强频率成分。